600+
Студентов учатся у нас в магистратуре
200+
Опытных преподавателей из индустрии
Востребованные программы по ИТ‑профессиям
Продуктовый менеджмент
Машинное обучение
10 000+
Заявок на поступление в 2025 году
Наши выпускники получают диплом по специальности 02.04.01 «Математика и компьютерные науки» с сохранением всех преимуществ очной формы: льготы, скидки и отсрочка от армии
Диплом гособразца очной формы обучения
Сильная теоретическая база и практические навыки, которые можно сразу применять в реальных задачах индустрии
Фундаментальное образование и практика
При успешном прохождении грантового конкурса грант до 1,35 млн рублей фиксирован на весь срок обучения
Гранты до 75% от стоимости обучения
Онлайн‑занятия в будни вечером и выходные — можно учиться из любой точки мира и совмещать с работой. Семинары в группах до 20 человек с постоянным взаимодействием с преподавателями
Гибкий формат обучения
Современные учебные пространства, коворкинги, лаборатории и цифровые сервисы — для комфортного обучения и участия в студенческой жизни университета
Доступ к кампусу и всей инфраструктуре ЦУ
Каждый семестр проводим офлайн‑интенсивы в кампусе, где студенты работают над реальными бизнес‑задачами и строят профессиональные связи. Мы оплачиваем проживание
Буткемпы в Москве с оплатой проживания
Вуз нового формата
Центральный университет — инновационный технологический вуз, который сочетает фундаментальное обучение с решением реальных задач от бизнеса.
Это первый STEM‑университет (университет с акцентом на естественные науки, технологии, инженерное дело и математику) в России, созданный при поддержке более 60 крупных компаний, включая Т‑Банк, Авито, VK, OZON.
Мы используем продуктовый подход к образованию, который основан на потребностях и интересах студентов.
Это первый STEM‑университет (университет с акцентом на естественные науки, технологии, инженерное дело и математику) в России, созданный при поддержке более 60 крупных компаний, включая Т‑Банк, Авито, VK, OZON.
Мы используем продуктовый подход к образованию, который основан на потребностях и интересах студентов.
Обучение в гибридном формате
01
Теория
Изучаешь теорию в удобное тебе время
02
Практические занятия
Закрепляешь изученное на онлайн‑лекции с преподавателем
03
Семинары
На семинарах применяешь знания на практике, работая в небольших группах
04
Самостоятельная работа
Решаешь домашние задания
05
Очные буткемпы
Принимаешь участие в очном буткемпе. Мы оплатим проживание
онлайн
Обучение
Занятия
Посещение кампуса
Общежития
Взаимодействие с преподавателями
ОФЛАЙН
Одинаковая академическая команда и программа курсов
Обязательное посещение минимум 50%. Доступны записи занятий
Доступ ко всем мероприятиям, кружкам и спортивному клубу
Можно учиться из любой
точки мира
точки мира
Онлайн-встречи
с карьерными консультантами
с карьерными консультантами
Карьерные ярмарки
и рекрутинговые мероприятия онлайн / в кампусе
и рекрутинговые мероприятия онлайн / в кампусе
Буткемп в конце семестра
с оплатой проживания в Москве
с оплатой проживания в Москве
Не предоставляются
Сравнение онлайн- и офлайн-программ
Личные встречи
с карьерными консультантами
Карьерные ярмарки
и рекрутинговые мероприятия в кампусе
и рекрутинговые мероприятия в кампусе
Буткемп в конце
каждого семестра
каждого семестра
Доступны студентам без постоянной регистрации в Москве
Необходимо
посещать кампус
посещать кампус
Сравнение онлайн- и офлайн-программ
онлайн
ОФЛАЙН
Одинаковая академическая команда и программа курсов
онлайн
ОФЛАЙН
Обязательное посещение минимум 50%. Доступны записи занятий
Можно учиться из любой точки мира
Необходимо посещать кампус
онлайн
ОФЛАЙН
Онлайн-встречи
с карьерными консультантами
с карьерными консультантами
Личные встречи
с карьерными консультантами
Карьерные ярмарки
и рекрутинговые мероприятия онлайн / в кампусе
и рекрутинговые мероприятия онлайн / в кампусе
Карьерные ярмарки
и рекрутинговые мероприятия в кампусе
и рекрутинговые мероприятия в кампусе
онлайн
ОФЛАЙН
Доступ ко всем мероприятиям, кружкам и спортивному клубу
Буткемп в конце семестра
с оплатой проживания в Москве
с оплатой проживания в Москве
Буткемп в конце
каждого семестра
каждого семестра
онлайн
ОФЛАЙН
Не предоставляются
Доступны студентам без постоянной регистрации в Москве
Учим тому, что нужно
работодателям
Программа обучения создана совместно с бизнесом. Делаем все, чтобы нашим студентам было проще устроиться в крутую компанию и быстро вырасти в карьере. Топ работодателей среди студентов ЦУ: ВТБ, Сбер, Т‑Банк, Яндекс, Avito, Ozon, Х5 Tech
по результатам внутреннего исследования Центра партнерств и карьеры ЦУ (2025)
62% магистрантов ЦУ находят новую работу с ростом зарплаты в среднем в 1,6 раз уже на первом курсе
1,6×
Студентов магистратуры ЦУ учатся и работают параллельно
83%
- Международные эксперты и исследователи
- Профессора из МГУ, МФТИ, РЭШ
- Практики из Т-Банка, Авито, Сбера с вдохновляющей карьерой
Преподаватели
Создаем комьюнити студентов
Твои возможности в ЦУ
Определяем уровень профессиональных навыков у студентов относительно рыночных карт компетенций. Помогаем с построением персональной траектории карьерного развития
Ассессмент, наставники и эксперты
05
Ты сможешь поступить к нам, если
Поступить в магистратуру можно при наличии диплома бакалавра. Однако начать обучение можно уже на 4-м курсе: в этом случае тебя зачислят на программу ДПО, а после получения диплома переведут в магистратуру
У тебя есть или скоро будет диплом бакалавра
Без крепкой базы будет непросто. Для направлений «Продуктовая аналитика», «Машинное обучение», «Backend-разработка» нужны еще и основы программирования
Знаешь
математику
Помогаем сменить профессию или развиться там, где ты сейчас работаешь
Стремишься к успеху в карьере
Магистратура в ЦУ — не для галочки. Тебя ждут лекции, домашки и дедлайны
Любишь усердно работать
Что может быть важнее диплома? Твоя мотивация и желание достичь успеха в выбранном направлении обучения
Понимаешь, зачем тебе учеба
Грантовый конкурс
Основной способ поступления. Переняли опыт ведущих ИТ-компаний и сделали максимально комфортным поступление для магистров
При успешном прохождении всех этапов отбора
и зачислении предоставляется грант на обучение в размере
до
(до 1 350 000 руб.) от стоимости программы
(до 1 350 000 руб.)
от стоимости программы
75%
Заполни заявку на сайте — после этого ты получишь доступ в личный кабинет абитуриента
В личном кабинете выбери программу и трек обучения, а также просим написать тебя:
МОТИВАЦИОННОЕ ПИСЬМО
- Образование
- Опыт
- Навыки
- Достижения
РЕЗЮМЕ
Контест проходит в онлайн-формате и состоит из двух предметов
МАТЕМАТИКА
Бизнес-кейс или программирование в зависимости от выбранного направления
Собеседование состоит из двух частей
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- Математика
- Решение практических задач в зависимости от выбранного направления
ПРОВЕРКА СОФТОВ
- Коммуникация
- Решение конфликтных ситуаций
- Умение обосновать мотивацию в выборе направления
Подай заявление на поступление через портал Госуслуг с 20 июня
05
Подпиши оригиналы документов на поступление до 24 августа
06
13 апреля
Старт подачи заявок
26 августа
Издание приказа о зачислении по всем программам
13 апреля – 10 мая
волна 1
11 мая – 07 июня
волна 2
08 июня – 05 июля
волна 3
06 июля – 02 августа
волна 4
Даты грантового конкурса
Если не получится получить грант с первой попытки, можно попробовать еще раз в следующей волне. При этом собеседование можно пройти только 1 раз
3 августа – 20 августа
волна 5
Стоимость обучения
Оплата за обучение возможна с использованием образовательного кредита или по индивидуальному графику платежей
Размер гранта
Стоимость за семестр
75%
112 500 ₽
50%
225 000 ₽
25%
337 500 ₽
Полная стоимость
450 000 ₽
Я даю согласие АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование», АО «ТБанк» на
обработку всех моих персональных данных, указанных в заявке, любыми способами, в том числе
третьими лицами, в том числе воспроизведение, электронное копирование, обезличивание,
блокирование, уничтожение, а также вышеуказанную обработку иных моих персональных данных,
полученных в результате их обработки, с целью:
Указанное согласие дано на срок 15 лет, а в случае его отзыва обработка моих персональных данных должна быть прекращена АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или третьими лицами и данные уничтожены при условии расторжения договора.
Я даю согласие на получение мной рекламы, рассылки, в том числе по сети подвижной радиотелефонной связи, от АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование», его контрагентов и аффилированных лиц.
- заключения договора с АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или АО «ТБанк»;
- участия в мероприятиях, проводимых АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или АО «ТБанк»;
- создания информационных систем персональных данных АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или АО «ТБанк»;
- а также в любых других целях, прямо или косвенно связанных с деятельностью, осуществляемой АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или АО «ТБанк».
Указанное согласие дано на срок 15 лет, а в случае его отзыва обработка моих персональных данных должна быть прекращена АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование» и/или третьими лицами и данные уничтожены при условии расторжения договора.
Я даю согласие на получение мной рекламы, рассылки, в том числе по сети подвижной радиотелефонной связи, от АНО ВО «Центральный университет», АНО ДПО «Т-Образование», его контрагентов и аффилированных лиц.
Мы здесь
Кампус
г. Москва
ул. Гашека, д. 7 стр. 1, м. «Маяковская»
Кампус Центрального университета
Облако
г. Москва
ул. Гашека, д. 12 стр. 8
Общежития
ул. Профсоюзная 154, корп. 3
Cosmos
Байкал
ул. Сельскохозяйственная, 15/1 корп. 2
Мы здесь
Кампус
г. Москва
ул. Гашека, д. 7 стр. 1, м. «Маяковская»
Кампус Центрального университета
Байкал
ул. Сельскохозяйственная, 15/1 корп. 2
Облако
г. Москва
ул. Гашека, д. 12 стр. 8
Общежития
ул. Профсоюзная 154, корп. 3
Cosmos
Вопросы и ответы
Да, если ты получаешь непрерывное образование и поступаешь в магистратуру в год окончания бакалавриата
Да, выпускники получат диплом государственного образца по специальности 02.04.01 «Математика и компьютерные науки»
Изучи схему поступления и материалы для подготовки к отборочным испытаниям, а затем приступай к решению онлайн‑контеста.
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Находимся в тесном контакте с бизнесом и совместно разрабатываем учебные программы
Для студентов онлайн-магистратуры места в кампус-отелях не предусмотрены, так как формат обучения не предполагает постоянного присутствия студента в Москве
Да, но все зависит от твоих индивидуальных особенностей. Учеба интенсивная, но идет только по вечерам в будни (не каждый день) и в субботу.
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года.
Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года.
Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
Итоговая работа необходима, если хочешь получить диплом магистра.
Это может быть личный проект или крупная задача с твоей работы, не только исследование
Это может быть личный проект или крупная задача с твоей работы, не только исследование
Нет, все по желанию
Нет, максимальный размер гранта составляет 75%
Для общения абитуриентов и студентов мы организовываем дни открытых дверей, митапы и другие мероприятия.
Следи за обновлениями на сайте и в наших социальных сетях
Следи за обновлениями на сайте и в наших социальных сетях
Напиши в наш Телеграм-бот
Буткемп — интенсивный краткосрочный курс обучения с полным погружением в практику, ориентированный на быстрое освоение конкретного навыка (чаще всего в IT)
Деплой — разговорная форма от Deploy; процесс переноса кода приложения в рабочую среду
Грейд — разговорная форма от Grade; уровень специалиста в компании по компетенциям и опыту
Грейдирование — разговорная форма от Grading; процесс присвоения сотруднику определённого грейда
Джун — разговорная форма от Junior; начинающий специалист
Инсайт — неочевидный, ценный вывод из данных, который меняет понимание проблемы или открывает новую возможность
Миддл — разговорная форма от Middle; специалист среднего уровня
Продакт-менеджер — сокращение от Product Manager; специалист, отвечающий за стратегию, развитие и жизненный цикл продукта
Стек — набор технологий, языков, фреймворков и инструментов, используемых для разработки проекта (например, стек frontend + backend + база данных)
Технологии кэширования — решения для временного хранения часто используемых данных в быстрой памяти (например, Redis, Memcached) для ускорения работы приложений
Ad-hoc — лат. «для этого случая»; решение, разработанное специально для одной задачи, без расчёта на повторное использование
Airflow — платформа для оркестрации и автоматизации рабочих процессов (пайплайнов), особенно ETL-задач
Apache Iceberg — формат таблиц для хранения больших данных в озёрах данных (data lakes), поддерживающий транзакции и эволюцию схемы
Bash — командная оболочка и язык скриптов в Unix-системах для автоматизации задач и управления системой
BI — Business Intelligence; набор инструментов и практик для сбора, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений
CI/CD — Continuous Integration / Continuous Delivery (Deployment); автоматизированные процессы для интеграции, тестирования и доставки кода в продакшен
CI/CD-пайплайны — автоматизированные цепочки процессов для непрерывной интеграции (Continuous Integration) и непрерывной доставки/развертывания (Continuous Delivery/Deployment) кода
ClickHouse — высокопроизводительная колоночная СУБД для аналитики и обработки больших объёмов данных в реальном времени
Data Science — наука о данных; междисциплинарная область, объединяющая программирование, статистику, математику и машинное обучение для извлечения знаний из данных
Data Scientist — специалист по анализу и интерпретации сложных данных для решения бизнес-задач
DevOps-инструменты — набор программ и практик для автоматизации разработки, тестирования, развертывания и поддержки по (например, Git, Docker, Kubernetes, Jenkins)
Difference-in-Differences — метод эконометрического анализа для оценки эффекта вмешательства путём сравнения изменений во времени между контрольной и экспериментальной группами
Docker — платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать код и зависимости в изолированные контейнеры
DVC — Data Version Control; система контроля версий данных и моделей машинного обучения
ETL-пайплайны — процессы Extract (извлечение), Transform (преобразование), Load (загрузка); последовательность шагов для переноса данных из источников в хранилище
Frontend — фронтенд: часть приложения или сайт, с которой взаимодействует пользователь (интерфейс, визуальная логика)
Git — система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной разработки
Go — язык программирования от Google, ориентированный на производительность, простоту и работу с многопоточностью
Helicopter view — общее понимание ситуации; стратегический обзор; целостное видение без погружения в детали
Helm — инструмент для управления Kubernetes-приложениями через чарты (шаблоны развертывания)
Hugging Face — платформа для моделей искусственного интеллекта, особенно в области NLP (обработка естественного языка)
Java (Spring) — язык программирования Java с фреймворком Spring для создания корпоративных веб-приложений и микросервисов
Kafka — распределённая система обмена сообщениями для обработки потоковых данных в реальном времени
Kaggle AutoML Grand Prix — международный конкурс по автоматизированному машинному обучению на платформе Kaggle
Kotlin — современный язык программирования для JVM, часто используемый для разработки под Android и бэкенда
Kubernetes — система оркестрации контейнеров для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
LightAutoML — библиотека для автоматизированного машинного обучения (AutoML)
ML — Machine Learning; методы, позволяющие моделям обучаться на данных и делать прогнозы
ML Researcher — исследователь в области машинного обучения, занимающийся разработкой и анализом новых моделей и алгоритмов
ML-пайплайны — последовательность шагов для преобразования сырых данных в готовую модель машинного обучения
MLOps — Machine Learning Operations; практики по автоматизации и управлению жизненным циклом моделей ML в продакшене
MLflow — платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения (эксперименты, модели, развертывание)
Middle Research Scientist — исследователь среднего уровня, способный вести проекты и анализ с частичным руководством
MVP — Minimum Viable Product; минимально жизнеспособный продукт: первая версия продукта с азовым функционалом, достаточным для проверки гипотез на рынке
NoSQL — тип баз данных без жёсткой табличной структуры, с гибкой схемой (например, MongoDB, Cassandra)
NumPy — библиотека Python для работы с многомерными массивами и математическими операциями
OpenCV — библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео
Pandas — библиотека Python для обработки и анализа табличных данных
PhD — Doctor of Philosophy; высшая научная степень, подтверждающая способность к независимым исследованиям
Postgres — сокращение от PostgreSQL; мощная открытая реляционная СУБД с поддержкой сложных запросов, транзакций и расширений
Production ML — использование моделей машинного обучения в рабочей среде (продакшене), с обеспечением стабильности и масштабируемости
Propensity Score Matching — статистический метод оценки эффекта вмешательства путём сопоставления объектов с похожей вероятностью попадания в экспериментальную группу
Python — универсальный язык программирования, популярный в Data Science, веб-разработке, автоматизации и скриптах
QA-инженер — специалист по обеспечению качества (Quality Assurance), тестирующий по на ошибки и соответствие требованиям
R&D — Research and Development; научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для создания инноваций
Regression Discontinuity Design — квазиэкспериментальный метод анализа, использующий пороговое значение для оценки причинно-следственного эффекта
Research Scientist — специалист, занимающийся фундаментальными или прикладными исследованиями, часто в научных или технологических компаниях
S3 — объектное хранилище (например, Amazon S3), используемое для надёжного и масштабируемого хранения больших объёмов данных
Soft skills — гибкие навыки: коммуникация, эмоциональный интеллект, работа в команде, управление временем и другие
Spark — фреймворк для распределённой обработки больших данных, поддерживает пакетную и потоковую аналитику
SQL — язык структурированных запросов для работы с реляционными базами данных (выборка, обновление, удаление данных)
Synthetic Control — метод оценки эффекта вмешательства путём построения «синтетической» контрольной группы как взвешенной комбинации похожих объектов
Test and Learn — подход, при котором решения проверяются на практике через эксперименты, после чего принимаются на основе полученных данных
Transformers — архитектура нейронных сетей, применяемая в NLP и других задачах; также — одноимённая библиотека от Hugging Face
PyTorch — библиотека для глубокого обучения, разработанная Facebook AI, популярна в исследованиях и разработке моделей
Деплой — разговорная форма от Deploy; процесс переноса кода приложения в рабочую среду
Грейд — разговорная форма от Grade; уровень специалиста в компании по компетенциям и опыту
Грейдирование — разговорная форма от Grading; процесс присвоения сотруднику определённого грейда
Джун — разговорная форма от Junior; начинающий специалист
Инсайт — неочевидный, ценный вывод из данных, который меняет понимание проблемы или открывает новую возможность
Миддл — разговорная форма от Middle; специалист среднего уровня
Продакт-менеджер — сокращение от Product Manager; специалист, отвечающий за стратегию, развитие и жизненный цикл продукта
Стек — набор технологий, языков, фреймворков и инструментов, используемых для разработки проекта (например, стек frontend + backend + база данных)
Технологии кэширования — решения для временного хранения часто используемых данных в быстрой памяти (например, Redis, Memcached) для ускорения работы приложений
Ad-hoc — лат. «для этого случая»; решение, разработанное специально для одной задачи, без расчёта на повторное использование
Airflow — платформа для оркестрации и автоматизации рабочих процессов (пайплайнов), особенно ETL-задач
Apache Iceberg — формат таблиц для хранения больших данных в озёрах данных (data lakes), поддерживающий транзакции и эволюцию схемы
Bash — командная оболочка и язык скриптов в Unix-системах для автоматизации задач и управления системой
BI — Business Intelligence; набор инструментов и практик для сбора, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений
CI/CD — Continuous Integration / Continuous Delivery (Deployment); автоматизированные процессы для интеграции, тестирования и доставки кода в продакшен
CI/CD-пайплайны — автоматизированные цепочки процессов для непрерывной интеграции (Continuous Integration) и непрерывной доставки/развертывания (Continuous Delivery/Deployment) кода
ClickHouse — высокопроизводительная колоночная СУБД для аналитики и обработки больших объёмов данных в реальном времени
Data Science — наука о данных; междисциплинарная область, объединяющая программирование, статистику, математику и машинное обучение для извлечения знаний из данных
Data Scientist — специалист по анализу и интерпретации сложных данных для решения бизнес-задач
DevOps-инструменты — набор программ и практик для автоматизации разработки, тестирования, развертывания и поддержки по (например, Git, Docker, Kubernetes, Jenkins)
Difference-in-Differences — метод эконометрического анализа для оценки эффекта вмешательства путём сравнения изменений во времени между контрольной и экспериментальной группами
Docker — платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать код и зависимости в изолированные контейнеры
DVC — Data Version Control; система контроля версий данных и моделей машинного обучения
ETL-пайплайны — процессы Extract (извлечение), Transform (преобразование), Load (загрузка); последовательность шагов для переноса данных из источников в хранилище
Frontend — фронтенд: часть приложения или сайт, с которой взаимодействует пользователь (интерфейс, визуальная логика)
Git — система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной разработки
Go — язык программирования от Google, ориентированный на производительность, простоту и работу с многопоточностью
Helicopter view — общее понимание ситуации; стратегический обзор; целостное видение без погружения в детали
Helm — инструмент для управления Kubernetes-приложениями через чарты (шаблоны развертывания)
Hugging Face — платформа для моделей искусственного интеллекта, особенно в области NLP (обработка естественного языка)
Java (Spring) — язык программирования Java с фреймворком Spring для создания корпоративных веб-приложений и микросервисов
Kafka — распределённая система обмена сообщениями для обработки потоковых данных в реальном времени
Kaggle AutoML Grand Prix — международный конкурс по автоматизированному машинному обучению на платформе Kaggle
Kotlin — современный язык программирования для JVM, часто используемый для разработки под Android и бэкенда
Kubernetes — система оркестрации контейнеров для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
LightAutoML — библиотека для автоматизированного машинного обучения (AutoML)
ML — Machine Learning; методы, позволяющие моделям обучаться на данных и делать прогнозы
ML Researcher — исследователь в области машинного обучения, занимающийся разработкой и анализом новых моделей и алгоритмов
ML-пайплайны — последовательность шагов для преобразования сырых данных в готовую модель машинного обучения
MLOps — Machine Learning Operations; практики по автоматизации и управлению жизненным циклом моделей ML в продакшене
MLflow — платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения (эксперименты, модели, развертывание)
Middle Research Scientist — исследователь среднего уровня, способный вести проекты и анализ с частичным руководством
MVP — Minimum Viable Product; минимально жизнеспособный продукт: первая версия продукта с азовым функционалом, достаточным для проверки гипотез на рынке
NoSQL — тип баз данных без жёсткой табличной структуры, с гибкой схемой (например, MongoDB, Cassandra)
NumPy — библиотека Python для работы с многомерными массивами и математическими операциями
OpenCV — библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео
Pandas — библиотека Python для обработки и анализа табличных данных
PhD — Doctor of Philosophy; высшая научная степень, подтверждающая способность к независимым исследованиям
Postgres — сокращение от PostgreSQL; мощная открытая реляционная СУБД с поддержкой сложных запросов, транзакций и расширений
Production ML — использование моделей машинного обучения в рабочей среде (продакшене), с обеспечением стабильности и масштабируемости
Propensity Score Matching — статистический метод оценки эффекта вмешательства путём сопоставления объектов с похожей вероятностью попадания в экспериментальную группу
Python — универсальный язык программирования, популярный в Data Science, веб-разработке, автоматизации и скриптах
QA-инженер — специалист по обеспечению качества (Quality Assurance), тестирующий по на ошибки и соответствие требованиям
R&D — Research and Development; научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для создания инноваций
Regression Discontinuity Design — квазиэкспериментальный метод анализа, использующий пороговое значение для оценки причинно-следственного эффекта
Research Scientist — специалист, занимающийся фундаментальными или прикладными исследованиями, часто в научных или технологических компаниях
S3 — объектное хранилище (например, Amazon S3), используемое для надёжного и масштабируемого хранения больших объёмов данных
Soft skills — гибкие навыки: коммуникация, эмоциональный интеллект, работа в команде, управление временем и другие
Spark — фреймворк для распределённой обработки больших данных, поддерживает пакетную и потоковую аналитику
SQL — язык структурированных запросов для работы с реляционными базами данных (выборка, обновление, удаление данных)
Synthetic Control — метод оценки эффекта вмешательства путём построения «синтетической» контрольной группы как взвешенной комбинации похожих объектов
Test and Learn — подход, при котором решения проверяются на практике через эксперименты, после чего принимаются на основе полученных данных
Transformers — архитектура нейронных сетей, применяемая в NLP и других задачах; также — одноимённая библиотека от Hugging Face
PyTorch — библиотека для глубокого обучения, разработанная Facebook AI, популярна в исследованиях и разработке моделей
До встречи в центре
Приемная
комиссия
Москва, ул. Гашека, д. 7, стр. 1
apply@cu.ru
apply@cu.ru